高通量表型(HTP)的发展为从多个时间点监测植物生长提供了技术支持，已被应用于拟南芥、小麦、玉米等作物研究中。该研究基于HTP技术对油菜进行多时序分析，以揭示生物量和生长量的遗传基础。
01研究利用HTP技术对不同甘蓝型油菜群体进行成像和表型分析，并将获取的基因型数据进行全基因组关联分析(GWAS)，目的是解决以下问题:
(1).在植物发育的早期阶段，哪些关键基因区域与生长相关性状和相对生长率有关？
(2).所识别区域对性状变异的贡献程度如何？
(3).能否通过时序分析来揭示基因位点对早期生长的动态、特定生育期的影响？
(4).能否通过关联分析，对已观察到的标记进行候选基因识别?
02实验通过HTP技术捕捉油菜生长动态，获得了早期生长阶段相关性状的表型数据，包括生物量、投影叶面积、早期株高和颜色均值。发现这四个性状都表现出广泛的表型变异，其中生物量变异系数最高，颜色均值最低，并以鲜重(FW)和干重(DW)值对由图像衍生的表型进行补充。
Overview of phenotypic data
03全基因组SNP数据为GWAS提供了基础，实验利用不同性状的时序数据和相对生长率，检测到多个稳健的与生物量及相关性状相关联的主效位点。并成功发现参与分生组织发育、细胞壁修饰和转录调控的候选基因。
Visualization of breeding pools by principal component analysis (PCA)
04研究结果表明，植物早期生长是一个高度复杂的性状，由几个中效应位点和许多小效应位点控制，其中大多数只在短阶段起作用。
Information about markers associated with end-point biomass
该研究的目的是通过时序关联分析揭示动态生长QTL模式，强调了将QTL/等位基因作用的时间模式考虑在内的重要性，并且在未来的研究中需要进行阶段特异性检测，以确定在不同发育阶段起作用的基因。
doi: 10.1111/pbi.13171
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